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Dieses Buch führt durch OpenMP von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken, liefert praxisnahe Codebeispiele und erläutert Parallelisierung in C, C++ und Fortran.
Ein kompakter Leitfaden, der lineare Algebra, Statistik und Optimierung für maschinelles Lernen vereint. Klare Beispiele zeigen, wie mathematische Konzepte in neuronalen Netzen umgesetzt werden, und ermöglichen ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen.
